1
Cadrul metodologic al măsuratorilor de teren pentru calibrarea imaginilor de satelit radar
folosite pentru estimarea umidităŃii de suprafaŃă a solurilor
La méthodologie des mesures de terrain nécessaires pour étalonner les images radar utilisées pour l’estimation de l'humidité surfacique du sol 1
The methodology of field measurements to calibrate satellite radar images used to estimate surface soil moisture 2
Cristina Radnea 3 Ruxandra Vintilă 3, Petre Voicu 3,
Violeta Poenaru 4, Florin Şerban 4, Octavian Balotă 5, Cătălin Lazăr 6, Elena Petcu 6, Radu Mudura 7
Introducere
Lucrarea prezintă cadrul metodologic al măsurătorilor necesare pe teren pentru
prelucrarea imaginilor achiziŃionate de sateliŃii radar, în vederea estimării umidităŃii de
suprafaŃă a solurilor. Interesul actual pentru cunoaşterea acestei variabile este legat de
simularea matematică a formării recoltelor la nivelul parcelelor agricole. În timp ce
simularea la scară regională şi globală este operaŃională pe plan mondial de peste două
decenii, interval în care erorile de predicŃie s-au diminuat sensibil, simularea formării
recoltelor cu acurateŃea cerută la scara locală, la nivelul parcelelor agricole, este încă în
fază de cercetare. Pe de altă parte, dezvoltarea agriculturii de precizie exercită o
presiune importantă în direcŃia dezvoltărilor care să permită trecerea la previziuni
operaŃionale şi suficient de precise la scara parcelelor (Zhang et al., 2002).
1 Le Protocol de Mesure de la Rugosité du Sol (en français) se trouve dans l’Annexe 2 The Protocol for Soil Roughness Measurement (in English) is to be found in the Annex 3 Institutul de Cercetare - Dezvoltare pentru Pedologie, Agrochimie şi ProtecŃia Mediului (ICPA Bucureşti) 4 AgenŃia SpaŃială Română (ASR / ROSA) 5 InterGIS SRL 6 Institutul de Cercetare-Dezvoltare pentru Agricultură (ICDA Fundulea) 7 Centrul Român pentru Utilizarea TeledetecŃiei în Agricultură (CRUTA)
2
Pentru a fi pertinente la această scară, modelele au nevoie de date reale, mai ales
pentru fazele fenologice în care planta este sensibilă la diverse stresuri: hidric,
nutriŃional, atacuri parazitare etc. Referindu-ne numai la stresul hidric, în lipsa valorii
reale a umidităŃii de suprafaŃă, simularea perioadei "semănat-răsărit", foarte influenŃată
de apa disponibilă pentru germinarea seminŃelor, poate fi afectată de erori importante,
rezultatele simulărilor fiind incerte sau chiar greşite.
De fapt, una dintre primele cerinŃe ale modelării la scara parcelei o constituie
iniŃializarea compartimentului hidric al modelelor agrofiziologice cu date reale asupra
umidităŃii de suprafaŃă, la momente cheie ale ciclului fenologic caracteristic fiecărei
culturi, desigur în condiŃiile în care sunt disponibile şi proprietăŃile fizice permanente ale
solurilor din zona de interes (Brisson et al., 1998).
Îndeplinirea acestei cerinŃe prezintă însă constrângeri de natură economică,
deoarece măsurătorile de teren impuse de eşantionările spaŃiale şi temporale care sunt
necesare la scara parcelei, mai ales pentru agricultura de precizie, sunt costisitoare. Din
acest motiv actualmente se caută soluŃii indirecte, viabile economic, cea mai promiŃătoare
fiind utilizarea imaginilor de teledetecŃie în domeniul radar. Această direcŃie se bazează
pe cercetările efectuate mai ales în ultimile decenii, care au arătat că există o corelaŃie
între umiditatea de suprafaŃă şi coeficientul de retrodifuziune, parametru care se poate
estima din datele radar (Ulaby et al., 1986; Mattikalli et al., 1998).
Lucrarea de faŃă prezintă o parte din contribuŃia părŃii române în primul an de
colaborare cu AgenŃia SpaŃială Franceză (CNES Toulouse) şi Institutul NaŃional de
Cercetări Agronomice (INRA Avignon) în cadrul proiectului ADAM (“Asimilarea datelor
spaŃiale în modele agrofiziologice”)
(http://medias.obs-mip.fr/adam; http://kalideos.cnes.fr/).
Experimentele de teren au urmat cadrul metodologic care este sintetizat în
această lucrare şi s-au desfăşurat în perioada octombrie 2000 - mai 2001, pe parcelele de
producŃie cultivate cu grâu de toamnă aparŃinând ICDA (ICCPT) Fundulea.
3
I Pregătiri necesare la sol pentru folosirea imaginilor radar
Pentru estimarea umidităŃii de suprafaŃă a solurilor s-au achiziŃionat imagini
de către sateliŃii ERS_2 (AgenŃia SpaŃială Europeană) şi RADARSAT_1 (Centrul
Canadian de TeledetecŃie).
ERs_2 a fost lansat în aprilie 1995 pe o orbită polară de altitudine 785 km,
având îmbarcate mai multe instrumente. De interes pentru agricultură este SAR
(Synthetic Aperture Radar) care operează în banda C (5.3 GHz / 5.6 cm) în două
moduri (“image” şi “wave”), cu polarizare verticală (VV: transmisie verticală,
recepŃie verticală), unghi de incidenŃă 23° şi rezoluŃie spaŃială cuprinsă între 12 m
şi30 m. În anul desfăşurării experimentului, frecvenŃa de revizitare a satelitului
ERS_2 a variat în jurul ciclului de 16 zile.
RADARSAT_1 a fost lansat în noiembrie 1995 pe o orbită de altitudine 798
km, instrumentul SAR operând tot în banda C (5.3 GHz / 5.6 cm) în opt moduri
diferite. Polarizarea este orizontală (HH: transmisie orizontală, recepŃie
orizontală), iar unghiul de incidenŃă poate varia între 10° (“extended low mode”) şi
50 ° (“extended high mode” şi alte moduri). RezoluŃia spaŃială variază între 10 şi
100 m, iar frecvenŃa de revizitare se situează între 1 şi 24 de zile, depinzând de
latitudine şi programare.
Modurile de funcŃionare, unghiurile de incidenŃă şi polarizarea fac ca cele
două tipuri de imagini SAR prezentate mai sus să se completeze reciproc, ca
bogăŃie de informaŃie retrodifuzată.
O recomandare este să se utilizeze ambele tipuri de imagini (polarizare
VV şi HH) ori de câte ori nu există constrângeri tehnice sau financiare.
4
Pentru comandarea imaginilor radar a fost necesar să se cunoască, în afara
coordonatelor geografice ale zonei de interes din Fundulea, cum este făcută
acoperirea cu imagini, cu alte cuvinte să se cunoască mozaicul de culoare
exploatate (“swaths”) şi împărŃirea lor pe latitudini în scene. Figura 1 prezintă
modul de acoperire a României8 cu scene ESR2 în perioada 30/09/2000 –
1/06/2001, luând în considerare atât orbitele ascendente cât şi cele descendente
ale satelitului.
Figura 1 Modul de acoperire a teritoriului naŃional cu scene ERS_2
8 Harta Ńării apare deformată faŃă de forma cunoscută întrucât este în proiecŃie Mercator, folosită pentru întreg globul în programul informatic folosit ( “Display Earth Remote Sensing Swath Coverage” care a fost pus la dispoziŃie gratuit de AgenŃia SpaŃială Europeană).
5
FaŃă de datele distribuite standard la nivel de scenă, a fost posibil să se
comande şi sferturi de scenă, astfel încât din bugetul alocat s-a putut face o
eşantionare temporală mai densă, asigurându-se monitorizarea mai apropiată de
optim a grâului de toamnă de-a lungul ciclului fenologic.
Eşantionare temporală optimă înseamnă ca toate fazele semnificative din
punct de vedere fenologic pentru culturile monitorizate să aibă imagini radar
achiziŃionate, iar suplimentar şi momentele situate după evenimente climatice
excepŃionale (ploi sau grindină).
Tot pentru comandarea imaginilor este necesar să se cunoască modurile de
funcŃionare ale instrumentului SAR care optimizează estimarea temei căutate.
Dacă tema căutată este umiditatea de suprafaŃă a solului, în cazul
imaginilor RADARSAT se recomandă programarea satelitului pentru
achiziŃionare în modul “extended low incidence beam mode”, care atenuează
efectele rugozităŃii solului şi pe cele ale vegetaŃiei, potenŃând astfel aspectele
corelate cu umiditatea solului. ERS nu are acest mod de operare.
Coeficientul de retrodifuziune radar şi umiditatea solului
Semnalele radar retrodifuzate de o suprafaŃă neacoperită cu vegetaŃie
depind de panta şi orientarea suprafeŃei respective, de rugozitatea terenului şi de
constanta dielectrică a solului. Deoarece constanta dielectrică a apei este în jur de
80, iar a solului uscat mai mică decât 5, constanta dielectrică poate fi un indicator
al umidităŃii solurilor (Mattikalli et al., 1998). Numeroase cercetări au arătat că
există o corelaŃie liniară pozitivă între coeficientul de retrodifuziune radar σσσσ°
corespunzător benzii C (3.9–5.75 GHz) şi umiditatea volumetrică a solurilor pe
adâncimea de 0 - 5 cm, indiferent de scara spaŃială (Tabel 1): date radar de teren
(Ulaby et al., 1978; Bernard et al., 1982; Bruckler et al., 1988), aeriene (Estes et
al., 1977; Prévot et al., 1993) sau satelitare (Wooding et al., 1993).
6
Tabel 1 RelaŃia între coeficientul de retrodifuziune corespunzător benzii C (3.9 – 5.75 GHz) şi umiditatea volumetrică a solurilor
Sursă
documentară Scara Pola-
rizare Unghi
incidenŃă Adâncime sol
(cm) Pantă Coef. de
corel.
Bernard et al., 1982 Teren HH 12° 0 – 5 0.400 0.85
Bruckler et al., 1988 Teren HH 20° 0 – 5 0.342 0.92
Prévot et al.,1993 Avion HH 20° 0 – 5 0.304 0.82
Wooding et al., 1993 Satelit VV 23° 0 – 5 0.262
Coeficientul de retrodifuziune radar σσσσ° se măsoară în decibeli şi este dat de
o relaŃie de forma:
σσσσ° [dB] = a mv + b (1)
unde a şi b sunt coeficienŃi care se determină empiric, iar mv este umiditatea
volumetrică a solului (cm3 / 100 cm3).
łinte-etalon pentru calibrarea imaginilor radar
Pentru calibrarea imaginilor radar, literatura recomandă amplasarea
unor triedre reflectorizante (“Ńinte-etalon”) în zona de interes, confecŃionate
de obicei din aluminiu, suficient de mari încât să poată fi detectate în
imaginile radar. Localizarea triedrelor trebuie făcută foarte exact, cu erori
sub un pixel SAR.
Geometria triedrelor şi orientarea lor spaŃială depind de traiectoria
satelitului şi de unghiul de incidenŃă al achiziŃiei. Principial se urmăreşte ca
radiaŃia radar transmisă către o faŃă a triedrului să fie refractată controlat pe o
altă faŃă a acestuia, iar semnalul retrodifuzat să fie recunoscut la recepŃie.
7
Triedrele trebuie amplasate pe un teren plan, la depărtare de clădiri,
recomandabil la minim 100m. Cu cât există mai multe triedre în zonă,
calibrarea imaginilor se va face mai uşor şi mai bine, numărul minim fiind de
un triedru pentru orbita ascendentă si unul pentru orbita descendentă.
Figura 2 prezintă cele două triedre reflectorizante, proiectate de Centre
National d’Études Spatiales (CNES) din FranŃa, câte unul pentru fiecare tip de
orbită, care au fost amplasate la ICDA Fundulea. S-a privilegiat orientarea în
raport cu orbitele ERS_2 în detrimentul RADARSAT_1.
Figura 2 Triedre reflectorizante folosite ca Ńinte-etalon pentru calibrarea imaginilor radar
8
II Măsurători de teren
Culoarul exploatat de ERS_2 este de 100 km, cel exploatat de
RADARSAT_1 variază între 50 şi 500 km. O imagine acoperă o zonă foarte întinsă
în ambele cazuri, ceea ce constituie, pe lângă buna corelaŃie între σ° şi mv, un atu
major al folosirii imaginilor radar achiziŃionate de sateliŃi.
Pentru estimarea parametrilor a şi b din formula (1) sunt necesare
măsurători de umiditate şi rugozitate în zone reprezentative din sit, zone care pe
teren reprezintă un disc care circumscrie pixelul SAR (ERS, respectiv
RADARSAT). Punctele unde se fac măsurătorile trebuie regăsite în imaginea
radar, de aceea trebuie localizate în teren folosind echipamente GNSS.
Eroarea trebuie să se situeze sub 1 pixel SAR, ceea ce înseamnă o eroare sub
10m. De dorit este însă ca acurateŃea să fie sensibil mai bună, adică eroarea
să se situeze în jurul a 3m, pentru a răspunde cerinŃelor agriculturii de
precizie.
Măsurarea umidităŃii
În punctele alese, prelevările de probe de sol pentru determinarea
umidităŃii de suprafaŃă se fac cât mai apropiat în timp de ora trecerii
satelitului, consemnându-se dacă la momentul prelevărilor este rouă, brumă,
ceaŃă sau ploaie. Se consemnează, de asemenea, dacă s-au produs astfel de
evenimente între ora trecerii satelitului şi momentul prelevării de probe, atunci
când există un decalaj semnificativ între ele (de exemplu, o noapte).
Umiditatea de suprafaŃă a solului se poate determina pe baza metodei
gravimetrice, pe probe recoltate în cilindri, sau cu echipamentul TDR.
9
Dacă acesta are electrozi de 5 cm, ei se introduc vertical; dacă ei sunt
mai lungi, se recomandă să se introducă oblic, astfel încât să integreze valori
tot pe 5 cm (valabil pentru banda C, mai exact 5.3 GHz / 5.6 cm).
Măsurători de rugozitate
Măsurătorile de rugozitate sunt necesare deoarece semnalul
retrodifuzat depinde semnificativ de această caracteristică. Ele sunt necesare
cel puŃin imediat după semănare, când rugozitatea este maximă, şi spre
sfârşitul ciclului fenologic, când terenul are rugozitate sensibil mai mică şi mai
constantă în timp. Suplimentar este bine să se facă măsurători şi după
evenimente climatice excepŃionale, cum sunt ploi cu grindină. Profilul de
rugozitate se face perpendicular pe rândurile arate.
Literatura recomandă să se adauge suplimentar un profil de rugozitate de-a
lungul rândurilor (Beaudoin et al., 1990). Pentru fiecare punct sunt necesare
mai multe repetiŃii, localizarea repetiŃiilor în cadrul discului fiind aleatoare.
CerinŃe de construcŃie pentru rugozimetru
Rugozitatea este definită de doi parametri fundamentali: abaterea standard
a variaŃiei înălŃimilor suprafeŃei σσσσ (“rms height”) şi lungimea de corelaŃie a
suprafeŃei l (“surface correlation length”) (Ulaby et al., 1986):
( ) ( )2/1
1
22
1
1
−
−= ∑
=
N
i
izNz
Nσ (2)
unde
zi = înălŃimea “i” măsurată, N = numărul de măsurători, ∑=
=N
i
izN
z1
1 = media
Lungimea de corelaŃie a suprafeŃei este definită de obicei ca deplasarea
pentru care funcŃia de autocorelaŃie normalizată ρρρρ este:
10
ρρρρ(l) = 1/e (3)
unde ρρρρ este pentru o deplasare spaŃială x’=(j-1)∆∆∆∆x pe direcŃia profilului:
( )∑
∑
=
−+
−+
==N
i
i
ij
jN
i
i
z
zz
x
1
2
1
1
1'ρ (4)
Lungimea de corelaŃie a unei suprafeŃe furnizează o referinŃă pentru
estimarea independenŃei statistice a două puncte pe suprafaŃă. Aceasta înseamnă
că dacă cele două puncte sunt separate de o distanŃă orizontală > l, atunci
înălŃimile lor pot fi considerate statistic independente. Pentru a putea fi folosite
în prelucrarea imaginilor radar, datele de rugozitate trebuie să fie măsurate cu un
rugozimetru special (Oh et al, 1998) astfel încât:
- să permită calcularea lungimii de corelaŃie, ceea ce înseamnă profile relativ lungi
(1,5 – 2 m)
- să aibă un eşantionaj spaŃial ∆∆∆∆ x de-a lungul profilului astfel încât
∆∆∆∆ x < λλλλ /10 (5), unde λλλλ este lungimea de undă a radiaŃiei radar
III Modul de valorificare a datelor de umiditate de suprafaŃă
folosind imagini radar
Determinările de umiditate şi rugozitate9 făcute la sol au servit la estimarea
coeficienŃilor a şi b din formula (1), după care rezultatele privind umiditatea de
suprafaŃă au fost extrapolate la nivel de sub-zone din imaginile radar (Prévot et al.,
2003).
Va urma etapa de calibrare a unui model agrofiziologic de formare a
recoltei, datele de umiditate fiind folosite la iniŃializarea compartimentului hidric,
la fiecare dată cheie a ciclului fenologic pentru care s-au făcut în mod deliberat
9 Protocul folosit la măsurarea rugozităŃii este prezentat în Anexă
11
măsurători. În acest fel se aşteaptă ca modelul să fie stabilizat la momente
semnificative, folosindu-se date reale, ceea ce până în prezent nu se realiza în
modelarea formării recoltelor la scară regională şi globală. Dacă la aceste scări
stabilizarea modelului agrofiziologic cu date reale nu este indispensabilă, acest
lucru este esenŃial la scara parcelei.
Figura 3 prezintă o zonă din Sectorul de ProducŃie al ICDA Fundulea pe o imagine
SPOT XS din martie 2001 şi un set de trei imagini ERS_2 suprapuse, achiziŃionate în
perioada noiembrie-decembrie 2000.
Imaginea SPOT XS din 13/03/2001
în compoziŃie colorată standard (Roşu : XS3, Verde : XS2, Albastru : XS1)
Valorile din imagine reprezintă reflectanŃa la nivelul covorului vegetal
(Top of Coverage)
CompoziŃie colorată din 3 imagini ERS_2: Roşu : 13/11/2000,
Verde : 16/11/2000, Albastru : 2/12/2000
Valorile din imagini reprezintă coeficienŃi de retrodifuziune, exprimaŃi în dB
Figura 3 Validarea corectitudinii georeferenŃierii imaginilor radar pe baza unei imagini de referinŃă SPOT XS
12
MulŃumiri
Autorii aduc deosebite mulŃumiri conducerii ICDA Fundulea, conducerii
ICDA – Sector ProducŃie, ca şi colectivului din cadrul Laboratorului de Fiziologia
Plantelor din acelaşi institut, care au acordat tot sprijinul la realizarea acestei
lucrări, permiŃând punerea la punct şi validarea cadrului metodologic expus.
De asemenea, autorii aduc mulŃumiri pline de gratitudine colegilor francezi
de la CNES Toulouse şi INRA Avignon pentru achiziŃionarea imaginilor radar şi
îndrumările competente date de-a lungul desfăşurării de până acum a colaborării în
cadrul proiectului ADAM.
Bibliografie
Bernard, R. et al. 1982, C-band radar for determining surface soil moisture. Remote Sensing
of Environment, 12, 189-200.
Beaudoin, A. et al. 1990, SAR observations and modeling of the C-Band backscatter variability
due to multiscale geometry and soil moisture. IEEE Transactions on Geoscience and
Remote Sensing, 28(5).
Brissson, N. et al. 1998, STICS : a generic model for the simulation of crops and their water
and nitrogen balances. I. Theory and parameterisation applied to wheat and maize.
Agronomie, 18, 311–346.
Bruckler, L. et al. 1988, Near surface soil moisture estimation from microwave measurements.
Remote Sensing of Environment, 26, 101-121.
Estes, J.E. et al. 1977, Measuring soil moisture with an airborne imaging passive microwave
radiometer. Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, 43, 1273-1281.
Mattikalli, M.N. et al. 1998, Microwave remote sensing of soil moisture for estimation of
profile soil property. Int. Journal of Remote Sensing 19, 1751-1767.
Oh, Y. et al. 1998, Condition for precise measurement of soil surface roughness. IEEE
Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 36(2).
13
Prévot, L. et al. 1993, Estimating the characteristics of vegetation canopies with airborne
radar measurements. Int. Journal of Remote Sensing, 14, 2803-2818.
Prévot, L., Voicu, P., Poenaru, V., Vintilă, R., Deboissezon, H., and Pourthie, N., 2003, Surface
soil moisture estimation from SAR data over wheat fields during the ADAM project. Proc.
Int. Geoscience and Remote Sensing Symp. IGARSS’03, 4, 2885-2887 (IEEE Xplore
Digital Library).
Ulaby, F.T. et al. 1978, Microwave backscatter dependence on surface roughness, soil
moisture and soil texture, part I – Bare soil. IEEE Transactions on Geoscience
Electronics. GE17: 33-40.
Ulaby, F.T. et al. 1986, Microwave remote sensing – Active and Passive, vol. II: Radar RS and
surface scattering and emission theory (Artech House Inc., 1986)
Zhang, N., et al. 2002, Precision agriculture – worldwide overview. Computers and electronics
in agriculture, 36, 113-132.
1
1. Rugosité du sol16/10/00
Petre Voicu, Cristina Radnea, Roxana Vintil�[email protected]
2. Objectif des mesuresLes mesures de rugosité sont importantes pour expliquer le comportement radiométrique des sols, en particulierdans le domaine des micro-ondes. On tentera de réaliser pour les unités d'étalonnage deux séries de mesures: uneen début de culture, représentative de la rugosité au semis, la deuxième après une pluviométrie significative,représentative de la rugosité des sols durant la phase de fin d’hiver, printemps, été.
3. Méthode de mesuresLes mesures de rugosité sont effectuées avec un peigne à aiguilles.
3.1 Le peigne à aiguilles et les mesures
Schéma du dispositif de mesure de rugosité
∆ y =150 mm
1000 mm
90 mm200 mm
∆x =10 mm
∆z (mm)
2
Pour les mesures l'on a utilisé un dispositif dont les caractéristiques sont les suivantes:- boîte dont le cadre est placé à 90 mm de hauteur au-dessus du plan de référence- quatre peignes espacés tous les 150 mm (∆y), dont deux se trouvent sur le cadre et les deux autres sont
localisés ensuite par une translation contrôlée de la boîte- chaque peigne à une longueur de 1000 mm et comporte 100 aiguilles espacées de 10 mm (∆x)- chaque aiguille fait 200 mm de longueur- on mesure la partie supérieure dépassant du cadre (∆z, en mm)
3.2 Échantillonnage spatialDans chaque unité d’étalonnage choisie pour les mesures de rugosité, on a quatre répétitions qui sont distribuéesaléatoirement. Chaque répétition a donc 400 mesures de hauteur, réparties sur 4 lignes de 100 mesures espacéesde 150 mm. Les lignes de mesure sont placées perpendiculairement au sens de travail du sol.
4. Format des données
4.1 Description du formatLes données de ∆z sont fournies dans un fichier par date et par unité d’étalonnage.Chaque fichier comporte les données brutes de ∆z organisées selon le format suivant:-ligne 1 Nom de l'unité-ligne 2 Date de mesure (JJ/MM/AA)-ligne 3 numéro de répétition-ligne 4 numéro de ligne (peigne) dans la répétition-lignes 5:104 données de ∆z (en mm) avec le format suivant:
col 1 numéro d'aiguillecol 2:5 valeurs de ∆z pour les peignes 1 à 4 de la première répétitioncol 6:9 valeurs de ∆z pour les peignes 1 à 4 de la deuxième répétitioncol 10:13 valeurs de ∆z pour les peignes 1 à 4 de la troisième répétitioncol 14:17 valeurs de ∆z pour les peignes 1 à 4 de la quatrième répétition
-ligne 105 valeur de RMSE (écarte type) de ∆z de la ligne (RMSE de 100 mesures)-ligne 106 valeur de RMSE de ∆z de la répétition (RMSE de 400 mesures)-ligne 107 valeur de RMSE de l'unité (erreur moyenne quadratique des 4 répétitions)
4.2 Exemple de données
unit U01date 24/10/00replicate 1 1 1 1 2 2 2 2 3 3 3 3 4 4 4 4line 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 41 70 63 66 76 58 77 89 88 86 84 80 88 65 56 66 702 74 66 74 76 87 75 90 90 90 94 83 86 63 58 72 803 70 66 79 76 93 100 85 75 84 98 90 87 65 70 76 814 58 61 74 72 80 95 87 85 87 90 92 80 70 60 76 835 60 54 76 70 74 86 86 94 95 90 98 76 62 56 80 846 69 55 83 71 72 82 83 81 90 96 94 75 70 70 84 867 63 57 76 68 72 87 77 80 102 104 100 82 70 74 78 828 63 52 110 90 64 70 76 80 104 106 103 90 81 78 102 909 56 63 98 90 59 67 60 75 95 98 96 92 89 78 98 9610 53 71 96 70 60 76 71 72 98 102 98 98 100 106 96 92…98 86 74 92 108 91 82 68 90 71 80 70 74 86 72 75 6299 84 71 92 100 90 82 62 76 63 82 73 62 84 76 76 82100 82 70 90 101 84 76 48 62 62 80 70 61 82 72 73 84rmse_lin 12.7 13.7 9.7 12.5 15.2 13.7 16.6 14.2 11.7 15.2 14.5 13.5 15.7 11.3 12.8 9.5rmse_rep 12.6 15.9 13.8 13.2RMSE_unit 13.9
3
5. Sources possibles d'erreur- représentativité des mesures pour le calcul de la longueur de corrélation- erreur de mesure ou de transcription de ∆z
6. RéférencesBeaudoin A., T. Le Toan et Q.H.J. Gwyn, 1990, SAR observations and modeling of the C-band backscatter
variability due to multiscale geometry and soil moisture. IEEE Transactions on Geoscience and RemoteSensing, vol. 28, no. 5, pp. 886-895
Engman E.T. et J.R. Wang, 1987, Evaluating roughness models of radar backscatter. IEEE Transactions onGeoscience and Remote Sensing, vol. 25, no. 6, pp. 709-713
Oh Y., et Y. C. Kay, 1998, Condition for precise measurement of soil surface roughness. IEEE Transactions onGeoscience and Remote Sensing, vol. 36, no. 2, pp. 691-695
Ulaby F. T., R.K. Moore et A.K. Fung (1981-1986), Microwave Remote Sensing - Active and Passive,Addison-Wesley Publishing Company, 1981-82 vol I, II; Artech House, vol III, 1986
1
Soil Roughness16/10/00
Petre Voicu, Cristina Radnea, Roxana Vintil� ([email protected])Research Institute for Soil Science and Agrochemistry (ICPA) - Bucharest
1. Scope of the measurementsThe roughness measurements are important for explaining the radiometric properties of the soils, mainly in themicrowave domain. Two series of measurements will be conducted on the sampling units: the first one at thebeginning of the phenological cycle, representative for the roughness at seedling, the second one after asignificant rainfall, representative for the roughness throughout the “winter end – spring” period.
2. MethodThe measurements will be made with a device called needle profiler.
2.1 The needle profiler and the measurements
Scheme of the needle profiler for soil roughness measurements
∆ y =150 mm
1000 mm
90 mm200 mm
∆x =10 mm
∆z (mm)
2
The characteristics of the device that will be used are the following:- Box with a frame placed at 90 mm height above the reference plane- Four profiles 150 mm (∆y) apart, two initially on the frame and the other two subsequently located by a
controlled translation of the box- Each profile is 1000 mm long and has 100 needles 10mm (∆x) apart- Each needle is 200 mm long- The needle upper part exceeding the frame will be measured (∆z, in mm)
2.2 Spatial samplingFour replicates randomly distributed in each selected sampling unit will be considered.Each replicate will have 400 height measurements, distributed in 4 profiles (lines) of 100 measurements 150 mmapart.The profiles (lines) will be placed perpendicularly to the direction of ploughing.
3. Data format
3.1 Format descriptionThe ∆z data are stored in different files for each date and sampling unit.Thus, each file contains rough data of ∆z in accordance with the following format-line 1 Unit name-line 2 Measurement Date (DD/MM/YY)-line 3 Replicate number-line 4 Line number (profile) in the replicate-lines 5:104 ∆z (in mm) data, with the format:
col 1 needle numbercol 2:5 ∆z values for 1 to 4 profiles of the first replicatecol 6:9 ∆z values for 1 to 4 profiles of the second replicatecol 10:13 ∆z values for 1 to 4 profiles of the third replicatecol 14:17 ∆z values for 1 to 4 profiles of the forth replicate
-line 105 RMSE of ∆z values for the line (RMSE of 100 measurements)-line 106 RMSE of ∆z values for the replicate (RMSE of 400 measurements)-line 107 RMSE of ∆z values for the unit
3.2 File example
unit U01date 24/10/00replicate 1 1 1 1 2 2 2 2 3 3 3 3 4 4 4 4line 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 41 70 63 66 76 58 77 89 88 86 84 80 88 65 56 66 702 74 66 74 76 87 75 90 90 90 94 83 86 63 58 72 803 70 66 79 76 93 100 85 75 84 98 90 87 65 70 76 814 58 61 74 72 80 95 87 85 87 90 92 80 70 60 76 835 60 54 76 70 74 86 86 94 95 90 98 76 62 56 80 846 69 55 83 71 72 82 83 81 90 96 94 75 70 70 84 867 63 57 76 68 72 87 77 80 102 104 100 82 70 74 78 828 63 52 110 90 64 70 76 80 104 106 103 90 81 78 102 909 56 63 98 90 59 67 60 75 95 98 96 92 89 78 98 9610 53 71 96 70 60 76 71 72 98 102 98 98 100 106 96 92…98 86 74 92 108 91 82 68 90 71 80 70 74 86 72 75 6299 84 71 92 100 90 82 62 76 63 82 73 62 84 76 76 82100 82 70 90 101 84 76 48 62 62 80 70 61 82 72 73 84rmse_lin 12.7 13.7 9.7 12.5 15.2 13.7 16.6 14.2 11.7 15.2 14.5 13.5 15.7 11.3 12.8 9.5rmse_rep 12.6 15.9 13.8 13.2RMSE_unit 13.9
3
4. Possible sources of errors- lack of measurement representativity for the estimation of the correlation length- measurement errors- transcription errors for ∆z
5. ReferencesBeaudoin A., T. Le Toan et Q.H.J. Gwyn, 1990, SAR observations and modeling of the C-band backscatter
variability due to multiscale geometry and soil moisture. IEEE Transactions on Geoscience and RemoteSensing, vol. 28, no. 5, pp. 886-895
Engman E.T. et J.R. Wang, 1987, Evaluating roughness models of radar backscatter. IEEE Transactions onGeoscience and Remote Sensing, vol. 25, no. 6, pp. 709-713
Oh Y., et Y. C. Kay, 1998, Condition for precise measurement of soil surface roughness. IEEE Transactions onGeoscience and Remote Sensing, vol. 36, no. 2, pp. 691-695
Ulaby F. T., R.K. Moore et A.K. Fung (1981-1986), Microwave Remote Sensing - Active and Passive,Addison-Wesley Publishing Company, 1981-82 vol I, II; Artech House, vol III, 1986